Google Developers Japan

AdWords API v201809 のお知らせ

2018年10月18日木曜日

この記事は AdWords API チーム Josh Radcliff による Google Ads Developer Blog の記事 "Announcing v201809 of the AdWords API" を元に翻訳・加筆したものです。詳しくは元記事をご覧ください。code { background-color: transparent } 本日は、AdWords API v201809 のリリースについてお知らせします。主な機能は以下のとおりです。

広告で使用できるテキストの増加: いくつかの広告タイプで追加項目が利用できるようになり、説明に使える文字数が 90 文字に増加します。詳細は、リリースノートをご覧ください。
トライアルでのトラフィック分割: 新しい trafficSplitType を使うと、トライアルでトラフィックを分割する方法を細かく制御できます。
コンバージョンのレポート: CAMPAIGN_PERFORMANCE_REPORT の新フィールド ConversionAttributionEventType を使うと、イベントタイプ（インプレッションまたはインタラクション）で AllConversions と関連指標を分割できます。さらに、新フィールド ConversionAdjustment および ConversionAdjustmentLagBucket を使うと、コンバージョンの調整を適用されたかどうかがわかり、インプレッションとコンバージョンまたはその調整のどちらかの間の日数によって指標を分割することができます。

AdWords API の v201802 を使っている方は、2019 年 1 月 30 日に提供終了予定となっている点に注意してください。v201806 をスキップして直接 v201809 に移行することをお勧めします。v201806 を使っている方は、このバージョンが現在非推奨となっており、2019 年 3 月 26 日に終了することに注意してください。

AdWords API の新しいバージョンを使う場合は、リリースノートと v201809 移行ガイドを読み、すべての変更点を入念に確認してください。アップデートされたクライアントライブラリとコードサンプルは、48 時間以内に公開されます。

移行にあたって、ご質問やサポートが必要なことがありましたら、フォーラムからご連絡ください。

- AdWords API チームを代表して、Josh Radcliff

Thanet Knack Praneenararat - Ads Developer Relations Team

Kotlin への対応を強化した Android Pie SDK

2018年10月16日火曜日

この記事はプロダクトマネージャ、James Lau（@jmslau）による Android Developers Blog の記事 "Android Pie SDK is now more Kotlin-friendly" を元に翻訳・加筆したものです。詳しくは元記事をご覧ください。NullPointerExceptionNullPointerExceptionプラットフォーム型昨日の Android 9 の発表互換性を維持した変更「Kotlin に優しい」 SDK の使い方[Tools] > [SDK Manager][Android SDK]

Android Studio の [SDK Manager] を使って API レベル 28 用 SDK リビジョン 6 をインストール Android SDK Platform 28 リビジョン 6

[Project Structure] ダイアログでプロジェクトの [Compile Sdk Version] を API 28 に変更 [Tools] > [Kotlin] > [Configure Kotlin Plugin Updates]

Android SDK に最近追加された null 可能性規約に違反するコードがあった場合、Kotlin コンパイラが出力する警告の例

最近 null 不可能な型としてアノテーションが追加された android.graphics.Path API のパラメータに null 参照を渡した場合に表示される Android Studio の警告 Java プログラミング言語での null 可能性アノテーションの利用

Java プログラミング言語で書かれたコードの null 可能性規約違反について警告を表示する Android Studio

[Settings] の [Inspections] ページで、コード検査項目 [Constant conditions & exceptions] が有効になっていることを確認 [Analyze] > [Inspect Code…] 次のステップAndroidXJetpackAndroid KTX #imgCaption { line-height: 1.5; } Yuichi Araki - Developer Relations Team

Google Cloud INSIDE Digital 開催のお知らせ

2018年10月10日水曜日

開催概要

名称：Google Cloud INSIDE Digital

日時： 2018 年 10 月 31 日（水） 19 : 00 - 22 : 00

会場：グーグル・クラウド・ジャパン合同会社
　　　〒106‐6108 東京都港区六本木 6-11-10 六本木ヒルズ森タワー

スピーカー

株式会社フリークアウト　執行役員 CTO　西口次郎氏
株式会社 ZOZO テクノロジーズ執行役員 VPoE 今村雅幸氏
Google Cloud カスタマーエンジニア

プログラム：無料（事前登録制）

18 : 30 受付開始
19 : 00 - 19 : 05 オープニング
19 : 05 - 19 : 35 GCP を使ったマイクロサービスの作り方・育て方

Google Cloud カスタマーエンジニア村上大河

19 : 40 - 20 : 00 FreakOut の広告プロダクトでの GCP 活用事例

株式会社フリークアウト　執行役員 CTO 西口次郎氏

20 : 00 - 20 : 30 GCP のデータ分析ソリューションでサービスとチームの成長をサポート

Google Cloud カスタマーエンジニア脇阪洋平

20 : 30 - 20 : 55 70 億人のファッションを技術の力で変えていく、ZOZO での BigQuery 活用事例

株式会社 ZOZO テクノロジーズ執行役員 VPoE 今村雅幸氏

20 : 55 - 21 : 00 クロージング
21 : 00 - 22 : 00 懇親会

主催：グーグル・クラウド・ジャパン合同会社

定員：200 名

参加申し込みhttps://goo.gl/WLBfzM

※ 競合他社様、パートナー企業様からのお申し込みはお断りさせていただくことがございます。

※ 報道関係者のご参加はお断りさせていただきます。

※ ビジネス向けのイベントとなっております。学生の方のご参加はご遠慮ください。

※ お申し込み多数の場合は抽選を行います。参加いただける方には、後日、ご登録されたメールアドレスに参加のご案内をお送りします。

機械学習がこれからの Web 体験とインタラクション・デザインの可能性を押し広げる

2018年10月8日月曜日

TensorFlow.js を使ったモバイル Web アプリの開発と UX ケーススタディ糖尿病に起因した失明の兆候の早期発見を手助けデーターセンターでの冷却電力の削減に貢献「ラーメン二郎」のラーメンを、写真だけでどこの店舗のものかを識別する
機械学習を使った Web アプリ「Emoji Scavenger Hunt（絵文字借り物競争）」

Emoji Scavenger Hunt. (絵文字借り物競争)
出題された絵文字と同じものを、制限時間内に身の回りから探し出すモバイルゲーム。見つけたアイテムをスマホのカメラにかざすと、ニューラルネットワークがそのアイテムを推測・判定します。

Emoji Scavenger Hunt（絵文字借り物競争）
（こちらのゲームが日本語にも対応しました。スマートフォンからこちらの URL へアクセスしてお試しください。）
機械学習を活用したインタラクションが高速かつリアルタイムで可能に

Web ブラウザ上での機械学習の活用は、それまでは実現が難しかったさまざまなインタラクションを可能にしていくと期待されています。例えば Emoji Scavenger Hunt は「スマホのカメラを身の回りのアイテムにかざして遊ぶ」という、画像認識技術をつかったインタラクションが基本コンセプトのゲームです。ただ、こうした画像認識をスマートフォンで、かつブラウザ上で実行することは、従来の方法では非常に難易度の高いインタラクションでした。

例えばラップトップの Web カメラのような環境では、入力される画像は常に定点撮影によって背景が固定され、かつ顔やアイテムが画面の中央付近に来るだろうという予測（と制限）が設けられます。また負荷がかかる画像認識の演算処理能力でもラップトップはモバイルよりも数段優れています。一方、どこへでも持ち運べるスマートフォンでは、たとえ同じアイテムであっても撮影する背景やアングル、光の加減など、その組み合わせが無限に考えられます。従来の手法でこうした画像処理を行うには、その無限とも思えるパターンすべてに対応するプログラムを組まねばなりませんでした。

そうした処理の対応に機械学習が威力を発揮します。機械学習の大きな特徴は、あらかじめ用意された学習用のデータからパターンを抽出することで、新しい入力データに対しても有用な出力を推論することです。これは私たち人間が学習するプロセスと良く似ています。例えば、見たことのない腕時計を見ても「これはきっと腕時計」と私たちが推測できるのは、過去の経験から「腕時計とはこういうもの」という何かしらのパターンを学んでいるからで、ざっくりと言えば機械学習もこれと同じコンセプトです。

こうした機械学習の技術はこれまでも Web サービスで使われていました。ただそのほとんどは機械学習モデルをサーバー側に置き、デバイスからの入力データをサーバーに送り、そこで推論を実行、出力された結果をクライアントに送り返すといものでした。こうしたアプローチは高精度の推論を可能にしますが、データ送信によるタイムラグが発生します。それではこうしたゲームに必要な軽快なユーザー体験が損なわれてしまいます。

一方で TensorFlow.js は WebGL（*デバイスの GPU を用いてブラウザ上で高速に画像処理を実行する JavaScript API）に対応しており、モバイルブラウザ上でも機械学習モデルの推論を高速かつ高頻度で実行することが可能です。またデバイス上で直接機械学習モデルによる推論ができるため、サーバーとのデータのやりとりによる遅延が発生しません。

そこで実際に👖から🐱、 🍔 から 🍲などの絵文字を含む約 500 個の日用品を認識するプロトタイプモデルを作成し、検証をはじめました。すると驚いたことに、従来では複雑であった画像解析処理が、手元のスマートフォン（Pixel 2）で 1 秒間に 15 回、ラップトップでは 60 回の高頻度で画像を識別することができました。このような高速かつ高頻度での推論が、ゲームの精度とスピード感の両方を高め、スムーズなゲーム体験を可能にしました。

カメラに映ったアイテムが瞬時に識別されている様子。数値は予測スコア。ある程度の精度で、かつ高頻度で推論を実行することで絵文字とアイテムのマッチ率を高め、軽快なゲーム体験を可能にしている。
推論の様子はこの URL からお試しいただけます。

キャッシュが可能なファイル変換によって、ローディングも高速に

Web サイトがなかなか開けずにイライラ・・・誰もが身に覚えがある経験です。いかに高度な機械学習を用いても、ローディングに長時間を要すればユーザー体験には致命的です。そんな場合には TensorFlow.js converter がツールとして提供されています。TensorFlow.js converter は TensorFlow や Keras 等を使って訓練された学習済みモデルを Web 上で実行するためのフォーマットに変換するライブラリです。また変換されたファイルはキャッシュが可能でかつ最大 75% まで縮小されます。

Emoji Scavenger Hunt で使われている画像認識モデルもこのツールを利用し、ファイルサイズをわずか約 3 MB、スマートフォンで撮影した写真よりも小さなサイズに抑えることができました。またキャッシュが可能なため、2 度目以降はより短時間で Web サイトを読み込むことが可能です。

クライアントサイドによる推論とコスト的なメリットまた学習済みモデルは静的ファイルとして処理されるため、サーバーは機械学習モデルによる推論を行う必要がなく、ファイルをデバイス側に供給するだけで済みます。従来のサーバー側での推論を行うアプローチではサーバー側での高度で負荷を要する演算処理が必要で、スケールに伴うコストの増大が課題でした。しかしこうした設計では、推論の演算をデバイス側で処理をします。そのため、アクセスやリクエストの増減に応じて推論用のサーバーを拡張する必要がなく、コスト的な効果も期待ができます。
ブラウザ上での機械学習が Web デザイナーの役割を大きく広げる

著名メディア・アーティストのカイル・マクドナルド氏によるツイート。モバイルブラウザ上でのリアルタイムでの機械学習の実行とカメラの活用は、どちらもここ最近で可能になった最新のテクノロジーであり、この 2 つを掛け合わせたプロジェクトが今後ますます出現すると予期しています。

近年、スマートフォンに搭載された多くのセンサーを Web を通して活用することが可能になってきました。カメラやマイクはほんの一例にすぎません。例えば Generic Sensor API を使うことで、スマートフォンに搭載された加速度センサーや GPS などさまざまなセンサーへのアクセスが JavaScript からできます。こうしたデバイスセンサーとブラウザ上での機械学習技術を融合することで、今までになかった数多くの新しいインタラクションが可能になっていくでしょう。

時代はデスクトップからモバイルにシフトし、それに伴ってオンライン体験の割合も Web からネイティブアプリへと移行しています。その一方で、Web がもたらすユーザー体験とその力が再評価されていることも注目に値します。Web はアプリと違い、モバイルからデスクトップまで、また OS も問わずにひとつの URL でコンテンツを体験できるクロスプラットフォームのメディアです。またアプリと違い、ダウンロードやインストール、複雑な設定も必要としません。シェアすることも容易です。

スマートフォンにおける機械学習技術の活用と、Web ならではのシンプルでスピーディーなユーザー体験、この 2 つを融合することでオンライン体験の可能性の幅がぐっと広がるのではないでしょうか。またそこを押し拡げることが今後 Web デザイナーに期待される役割であり、活躍できるスペースなのではないかと考えます。

まとめ

Web 開発における機械学習の活用とその取り組みはまだまだ始まったばかりです。これからどんな新しいユーザー体験のアイデアが生み出され、デザインされていくのか。その可能性をこれから皆さんと探っていければと思っています。何か新しいプロジェクトがあれば、ぜひハッシュタグ #tensorflowjs を使ってシェアしてください。また AI Experiments サイトにて作品の応募も受け付けています。このプロジェクトの技術的な側面にも興味がありましたら、コードをオープンソース化していますのでご参照ください。

謝辞

このプロジェクトは Google Brand Studio と TensorFlow.js の両チームによるコラボレーションで制作されました。以下のチームメンバーに感謝申し上げます。

Jacques Bruwer, Jason Kafalas, Shuhei Iitsuka, Cathy Cheng, Kyle Gray, Blake Davidoff, Kyle Conerty, Daniel Smilkov, Nikhil Thorat, Ping Yu, and Sarah Sirajuddin.

Takashi Kawashima

Google Ads API v0_3 のお知らせ

2018年10月4日木曜日

この記事は Nadine Sundquist による Google Ads Developer Blog の記事 "Announcing v0_3 of the Google Ads API" を元に翻訳・加筆したものです。詳しくは元記事をご覧ください。code { background-color: transparent }

本日は、Google Ads API v0_3 ベータ版がリリースされたことをお知らせします。今回のようなマイナーバージョンの場合、引き続き v0 をエンドポイントとして使用できますが、新機能を利用するためにはクライアントライブラリのアップデートが必要になります。主な機能は以下のとおりです。

キャンペーン: キーワードでターゲットを設定する検索キャンペーンのほか、以下の機能が加わって強化されました。

ディスプレイキャンペーン
キャンペーングループ
広告スケジュール
キャンペーン共有セット
キーワード条件の共有セット
インタラクションタイプのキャンペーン単価調整比
広告グループ単価調整比

クエリ: GoogleAdsService.search がリソース名によるフィルタ機能を提供します。
クリエイティブ: 広告不承認エラーへの対応として、拡張テキスト広告で PolicyViolationDetails に代わって PolicyFindingDetails が導入されます。
ホテル広告: v0_1 で最初に導入されたホテル広告は、提供されたホテルの一覧や価格に基づいてシステムが広告タイプを自動生成します。この機能は、ホワイトリストに登録されたデベロッパーのみが利用できます。ホテル広告の移行や次のステップについての詳細は、最近のウェビナーをご覧ください。

推奨事項: 推奨事項は、キャンペーンのパフォーマンスを高めるためのカスタマイズされた提案を提供するサービスです。v0_3 リリースでは、API に新しい推奨事項タイプと新しい “dismissed” フィールドを追加しています。

API で新たに、5 種類の推奨事項タイプが利用できるようになりました。

コンバージョンを最大化する入札
CPC を高める入札
クリックを最大化する入札
Google 検索パートナーによるリーチの拡大
最適な広告ローテーションの使用

非表示にした推奨事項を検索、取得、適用するために、“Dismissed” フィールドを追加しています。

ショッピング: スマートショッピングキャンペーンは、標準のショッピングとディスプレイリマーケティングキャンペーンを組み合わせたもので、入札と広告プレースメントを自動化してさまざまなネットワークでの商品やビジネスを宣伝します。
今回の Google Ads API リリースは、コンバージョン値を最大化する入札戦略と合わせて使用できるスマートショッピングキャンペーンの作成をサポートします。商品情報は、ListingGroupInfo 条件を使ってグループに分類できます。現在、この条件は、商品の状態、商品タイプ、リスティングのブランド、カスタム属性（L0-4）のディメンションの種類をサポートしています。
現在のところ、スマートショッピングキャンペーンにアクセスできるのは、ホワイトリストに登録されたデベロッパーのみです。
Python クライアントライブラリ: Python クライアントライブラリもリリースされました。v0 および v0_2 リリースでは、Java、C#、Ruby、PHP のクライアントライブラリをリリースしました。

API を使ってみたい方のために、以下にリソースをまとめました。

ご質問やサポートが必要なことがありましたら、フォーラムからご連絡ください。

Nadine Sundquist（Google Ads API チームを代表して）

Thanet Knack Praneenararat - Ads Developer Relations Team

Android 9 Pie の概要

2018年10月2日火曜日

この記事はエンジニアリング担当 VP、Dave Burke による Android Developers Blog の記事 "Introducing Android 9 Pie" を元に翻訳・加筆したものです。詳しくは元記事をご覧ください。

こちら7 社のパートナー端末メーカーAndroid オープンソースプロジェクト（AOSP）ゲーム強力な新機能 Android 9 の特徴コアに機械学習機能を備え、さらにスマートになったスマートフォン アダプティブバッテリーDeepMindアダプティブバッテリーDozeアプリスタンバイバックグラウンド制限電力管理に関するドキュメント SlicesSlicesこちら アプリアクションアプリアクション

テキスト分類器と Smart LinkifyTextClassifier APILinkify API Neural Networks API 1.1Neural Networks APINeural Networks 1.1TensorFlow Lite 今まで以上に簡単にスマートフォンを徹底活用 新しいシステムナビゲーション ディスプレイの切り欠きディスプレイの切り欠きのサポートディスプレイの切り欠き API

没入型コンテンツを提供するアプリでは、ディスプレイの切り欠きがある端末でも全画面表示が可能です。

通知とスマートリプライMessagingStyleML Kit

MessagingStyle 通知では、会話やスマートリプライを表示したり [左]、画像やステッカーを貼り付けることができます [右]。

テキスト拡大鏡

Magnifier ウィジェットMagnifier ウィジェット最近のブログ投稿PrecomputedText ユーザーのセキュリティとプライバシー バイオメトリックプロンプト

BiometricPrompt APIBiometricPrompt APIこちらの投稿 Protected ConfirmationAndroid Protected Confirmation 秘密鍵の強力な保護KeyStoreKeyGenParameterSpec DNS over TLSLinkProperties.isPrivateDnsActive()こちらの投稿 HTTPS のデフォルト化ネットワークセキュリティ構成こちら コンパイラベースのセキュリティ対策こちらの投稿 ユーザーのプライバシーSensorManagerbuild.serialREAD_PHONE_STATEbuild.serialBuild.getSerial()こちら新しくなったカメラ、オーディオ、グラフィックのエクスペリエンス マルチカメラ API などのカメラのアップデート2 つ以上の物理カメラSession パラメータフラッシュをサポートOIS タイムスタンプ HDR VP9 動画と HEIF イメージ圧縮HEIFImageDecoderBitmapFactoryHeifWriter Dynamics Processing で強化されたオーディオDynamics Processing API

ビットマップとドローアブルに便利な ImageDecoderImageDecoderこちらネットワーク接続とロケーション Wi-Fi RTT による屋内位置測定

RTT API JobScheduler でのデータコスト感度JobSchedulerDozeアプリスタンバイバックグラウンドの制限 NFC による支払いと安全な取引のための Open Mobile APIGlobalPlatform Open Mobile APIOMAPI API アプリのパフォーマンス ART のパフォーマンス Kotlin 向けのオプティマイズAndroid のファーストクラス言語 最新の Android昨年targetSdkVersionリソースのチェックリスト Android 9 リリースに向けたアプリの準備

エミュレータ動作の変更点最近の投稿 Android 9 の機能と API を使用してアプリを強化する新機能と APIAndroid Studio 3.2動作の変更点Google Play のベータ版テスト機能Android 9 サイトこちらの動画Google I/O Android プレイリストお手元の端末へこちらで公開されていますAndroid オープンソースプロジェクトこちら次のステップ新しい問題を送信Yuichi Araki - Developer Relations Team

AdWords & Google Ads API Web Navi をお試しください

2018年9月28日金曜日

この記事は Thanet Praneenararat による Google Ads Developer Blog の記事 "Try AdWords & Google Ads API Web Navi" を元に翻訳・加筆したものです。詳しくは元記事をご覧ください。code { background-color: transparent } 新しい Google 広告リニューアル版のウェブページを参照しているとき、関連する AdWords API や Google Ads API のサービスやリファレンスのページを確認したいと思ったことはありませんか？新しい Chrome 拡張機能 AdWords & Google Ads API Web Navi を使うと、簡単にそれを実現できます！

機能の仕組み
このツールは、新しい Google 広告リニューアル版のウェブページにアクセスしているときに、関連する AdWords API や Google Ads API のリソース（例: ガイド、サービスリファレンスページ、レポートリファレンス）を表示します。興味のある API のタブを選択するだけで、関連リソースを表示することができます。

たとえば、下のアニメーションでは、ユーザーが新しい Google 広告リニューアル版の広告グループのページを参照しているときに、拡張機能のアイコンをクリックしています。すると、AdWords API のいくつかの関連リソース（例: オブジェクト、メソッドおよびサービス、AdGroupService、Adgroup Performance Report）が表示されます。また、ユーザーが Google Ads API (Beta) タブをクリックすると、そのリソースが表示されます。

次に、両方のタブのスクリーンショットを示します。


AdWords API リソース	Google Ads API リソース

それぞれのタブのリソースはセクションに分かれており、AdWords API ではガイド、サービス、レポートが、Google Ads API ではガイド、サービス、項目が表示されます。

今後、AdWords API と Google Ads API がリリースされるたびに、リソースの追加、更新、削除を反映してツールをアップデートいたします。なお、「サービス」については、常に最新版の API が表示されます。

質問やコメントがある方は、フォーラムに投稿するか、拡張機能のページのレビュータブに直接コメントを追加してください。

- Thanet Praneenararat, Google Ads API チーム

Reviewed by Thanet Knack Praneenararat - Ads Developer Relations Team

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